


Comparaison des performances de int, char et varchar dans MySQL
Le contenu de cet article concerne la comparaison des performances de int, char et varchar dans MySQL. Il a une certaine valeur de référence. Les amis dans le besoin peuvent s'y référer.
Il existe de nombreuses « rumeurs » spécieuses sur Internet. Bien sûr, elles ne sont pas malveillantes. La plupart d'entre elles sont des développeurs qui ne veulent pas prendre l'initiative de faire des recherches par eux-mêmes, mais qui y croient. ce que disent les autres.
Il y a aussi de nombreuses rumeurs sur les bases de données, telles que "les performances int sont bien supérieures à celles de char".
J'ai récemment effectué un test de performances sur int, long, char et varchar, et j'ai constaté qu'il n'y avait pas beaucoup d'écart de performances entre eux :
Remarques : c8=char(8), s8 = varchar(8), i8=(bigint), c4=char(4), s4=varchar(4), i4=char(4)
Requête sans index pour 100w lignes :
Exécuter [requête c8] 20 fois, avec une consommation de temps moyenne de 312,0 ms
Exécuter [requête s8] 20 fois, avec une consommation de temps moyenne de 334,3 ms
Exécuter [requête i8] 20 fois, avec une consommation de temps moyenne de 276,95 ms
Exécuter [requête c4] 20 fois, avec une consommation de temps moyenne de 354,95 ms
Exécuter [requête s4] 20 fois, avec une consommation de temps moyenne de 340,45 ms
Exécuter [Requête i4] 20 fois, avec une consommation de temps moyenne de 291,1 ms
Créer un index :
l'index c8 prend 2439 ms
l'index s8 prend 2442 ms
l'index i8 prend 1645 ms
l'index c4 prend 2296 ms
l'index s4 prend 2303 ms
l'index i4 prend 1403 ms
Requête avec index :
Exécuter [requête c8] 10 000 fois, en moyenne la consommation de temps est de 0,271 ms
Exécuter [requête s8] 10 000 fois, le temps moyen est de 0,2354 ms
Exécuter [requête i8] 10 000 fois, le temps moyen est de 0,2189 ms
Exécuter [requête c4] 10 000 fois, le temps moyen est de 0,303 ms
Exécuter [requête s4] 10 000 fois, la consommation de temps moyenne est de 0,3094 ms
Exécuter [requête i4] 10 000 fois, la consommation de temps moyenne est de 0,25 ms
Conclusion :
Aucun index : l'analyse complète de la table ne sera pas effectuée car plus les données sont petites, plus elles deviennent rapides, mais la vitesse globale est la même, int/bigint est légèrement plus rapide qu'un type natif de 12 %.
Avec index : char et varchar ont des performances similaires, int est légèrement plus rapide de 18 %
En termes de stockage de données, de lecture et d'écriture, les entiers sont les mêmes que les chaînes de longueur égale, varchar en a un supplémentaire octet, donc les performances sont possibles. Aura un certain impact (1/n).
En termes d'opérations et de comparaisons de données, les entiers bénéficient d'un support natif, ils sont donc légèrement plus rapides que les chaînes un peu.
Si l'indexation est utilisée, ce que l'on appelle l'écart de performances entre les entiers et les chaînes est encore plus négligeable.
Dans le développement réel, de nombreux développeurs utilisent souvent des chaînes telles que char(1) et char(4) pour représenter les énumérations de types, à mon avis, cette approche est la meilleure solution, car cette approche en termes d'espace de stockage, performances de calcul, lisibilité, maintenabilité et évolutivité, il est bien meilleur que les types de données tels que int et enum.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Vous pouvez ouvrir PHPMYADMIN via les étapes suivantes: 1. Connectez-vous au panneau de configuration du site Web; 2. Trouvez et cliquez sur l'icône PHPMYADMIN; 3. Entrez les informations d'identification MySQL; 4. Cliquez sur "Connexion".

MySQL est un système de gestion de la base de données relationnel open source, principalement utilisé pour stocker et récupérer les données rapidement et de manière fiable. Son principe de travail comprend les demandes des clients, la résolution de requête, l'exécution des requêtes et les résultats de retour. Des exemples d'utilisation comprennent la création de tables, l'insertion et la question des données et les fonctionnalités avancées telles que les opérations de jointure. Les erreurs communes impliquent la syntaxe SQL, les types de données et les autorisations, et les suggestions d'optimisation incluent l'utilisation d'index, les requêtes optimisées et la partition de tables.

Redis utilise une architecture filetée unique pour fournir des performances élevées, une simplicité et une cohérence. Il utilise le multiplexage d'E / S, les boucles d'événements, les E / S non bloquantes et la mémoire partagée pour améliorer la concurrence, mais avec des limites de limitations de concurrence, un point d'échec unique et inadapté aux charges de travail à forte intensité d'écriture.

MySQL est choisi pour ses performances, sa fiabilité, sa facilité d'utilisation et son soutien communautaire. 1.MySQL fournit des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, prenant en charge plusieurs types de données et opérations de requête avancées. 2. Adoptez l'architecture client-serveur et plusieurs moteurs de stockage pour prendre en charge l'optimisation des transactions et des requêtes. 3. Facile à utiliser, prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et de langages de programmation. 4. Avoir un solide soutien communautaire et fournir des ressources et des solutions riches.

La position de MySQL dans les bases de données et la programmation est très importante. Il s'agit d'un système de gestion de base de données relationnel open source qui est largement utilisé dans divers scénarios d'application. 1) MySQL fournit des fonctions efficaces de stockage de données, d'organisation et de récupération, en prenant en charge les systèmes Web, mobiles et de niveau d'entreprise. 2) Il utilise une architecture client-serveur, prend en charge plusieurs moteurs de stockage et optimisation d'index. 3) Les usages de base incluent la création de tables et l'insertion de données, et les usages avancés impliquent des jointures multiples et des requêtes complexes. 4) Des questions fréquemment posées telles que les erreurs de syntaxe SQL et les problèmes de performances peuvent être déboguées via la commande Explication et le journal de requête lente. 5) Les méthodes d'optimisation des performances comprennent l'utilisation rationnelle des indices, la requête optimisée et l'utilisation des caches. Les meilleures pratiques incluent l'utilisation des transactions et des acteurs préparés

La surveillance efficace des bases de données Redis est essentielle pour maintenir des performances optimales, identifier les goulots d'étranglement potentiels et assurer la fiabilité globale du système. Le service Redis Exporter est un utilitaire puissant conçu pour surveiller les bases de données Redis à l'aide de Prometheus. Ce didacticiel vous guidera à travers la configuration et la configuration complètes du service Redis Exportateur, en vous garantissant de créer des solutions de surveillance de manière transparente. En étudiant ce tutoriel, vous réaliserez les paramètres de surveillance entièrement opérationnels

Les méthodes de visualisation des erreurs de base de données SQL sont: 1. Afficher directement les messages d'erreur; 2. Utilisez des erreurs d'affichage et des commandes d'avertissement Show; 3. Accédez au journal d'erreur; 4. Utiliser les codes d'erreur pour trouver la cause de l'erreur; 5. Vérifiez la connexion de la base de données et la syntaxe de requête; 6. Utilisez des outils de débogage.

Apache se connecte à une base de données nécessite les étapes suivantes: Installez le pilote de base de données. Configurez le fichier web.xml pour créer un pool de connexion. Créez une source de données JDBC et spécifiez les paramètres de connexion. Utilisez l'API JDBC pour accéder à la base de données à partir du code Java, y compris l'obtention de connexions, la création d'instructions, les paramètres de liaison, l'exécution de requêtes ou de mises à jour et de traitement des résultats.
